Выборочный метод наблюдения. Способы формирования выборочной совокупности

ify">       существуют  такие совокупности и значения n, при которых простая случайная выборка дает более точные оценки показателей (дисперсия оценки среднего систематической выборки для этих совокупностей может даже расти при увеличении объема выборки). Наличие периодического или циклического изменения в значениях признака, период которого равен интервалу отбора, - наихудшая из возможных ситуаций при систематическом отборе.

       При систематическом отборе обычно применяются  оценочные формулы простого случайного отбора, так как систематический  отбор можно рассматривать как  простой случайный, содержащий одну гнездовую единицу из совокупности k гнездовых единиц.

       Дисперсия среднего значения при систематическом  отборе определяется по формуле:

        , 

        ;

       Многоступенчатый  или многошаговый отбор (подвыборки). При организации статистических выборочных обследований широко применяется метод многоступенчатого отбора. Если исследуемая совокупность содержит некоторые группы и имеется информация о принадлежности элементов к той или иной группе, то в этом случае при выборочных обследованиях может быть удобным вначале осуществить случайную выборку из этих групп, а затем в целях экономии средств и времени не проводить обследование всех единиц отобранных групп, как при гнездовом отборе, а отобрать лишь часть элементов в каждой выбранной группе, т.е. осуществить двухступенчатый отбор. При многоступенчатом отборе извлечение единиц наблюдения осуществляется после нескольких последовательных случайных отборов групп.

       В качестве примера многоступенчатого  отбора рассмотрим его специальный случай - двухэтапный групповой отбор, в котором элементы второго этапа - единицы наблюдения, случайным образом отобранные из элементарных единиц выбранных групп. 
 
 

       Таблица 5

       ФОРМУЛЫ ОЦЕНИВАНИЯ ПРИ МНОГОСТУПЕНЧАТОМ  
(ДВУХЭТАПНОМ ГРУППОВОМ) ОТБОРЕ

       В таблице 5 использованы следующие обозначения:

 

 

       В случае, если на каждой ступени сохраняется одна и та же единица отбора, говорят о многофазном отборе. Многофазный отбор широко применяется в выборочных переписях населения, когда одна и та же совокупность обследуется на различных фазах отбора по разным, обычно расширяющимся от фазы к фазе, программам наблюдения.

       Квазислучайные  выборки

       В выборках квазислучайного типа предполагается наличие вероятностного отбора на том  основании, что специалист, рассматривающий  выборку, считает это допустимым (т.е. предполагается, обстоятельства таковы, что возможно рассматривать выборку как вероятностную). Обоснованность этого решения всецело зависит от обстоятельств, поэтому делать обобщения сложно.

       Примером  использования квазислучайной выборки  в статистической практике является "Выборочное обследование малых предприятий по изучению социальных процессов в малом предпринимательстве", проведенное в 1996 г. в некоторых регионах России. Единицы наблюдения (малые предприятия) отбирались экспертно с учетом представительства отраслей экономики из уже сформированной выборки обследования финансово-хозяйственной деятельности малых предприятий (форма № МП "Сведения об основных показателях финансово-хозяйственной деятельности малого предприятия"). При обобщении выборочных данных предполагалось, что выборочная совокупность сформирована методом простого случайного отбора.

       В случае отбора невероятностным способом также имеются два типа выборок: сформированных на основе направленного  отбора и сформированных на основе суждения эксперта. Отнесение выборки  к тому или иному типу зависит от того, является ли процедура отбора объективной или нет.

       Выборки, построенные на основе суждения эксперта

       Прямое  использование суждения эксперта является наиболее общим методом намеренного  включения единиц в выборку. Примером такого способа отбора является монографический метод, предполагающий получение информации только от одной единицы наблюдения, являющейся типичной по мнению организатора обследования - эксперта.

       По  сравнению с вероятностными, выборки, построенные на основе суждения эксперта, наилучшим образом проявляют себя там, где:

       а) выборка мала;

       б) исследуемая совокупность весьма невелика и обозрима, или известна организатору наблюдения;

       в) исследуемое свойство элементов  общей совокупности существенно  варьирует;

       г) специалист, формирующий выборку, является большим и признанным мастером своего дела.

       Выборки, сформированные на основе направленного отбора

       Выборки, сформированные на основе направленного  отбора, извлекаются с помощью объективной процедуры, но без использования вероятностного механизма. Существует значительное число разнообразных способов направленного отбора.

       Широко  известен метод основного массива, при котором в выборку включаются наиболее крупные (существенные) единицы  наблюдения, обеспечивающие основной вклад в показатель, например, суммарное значение признака, представляющего основной интерес обследования.

       В заключение можно отметить, что выборки, сформированные на основе направленного  отбора, несколько разочаровывают своими результатами по сравнению с вероятностными выборками, однако при работе с малыми выборками имеет смысл рассматривать виды отбора, приводящие к формированию таких выборок. Также в мировой статистической практике существуют факты, свидетельствующие о том, что при очень небольших объемах выборки на основе суждения могут иметь преимущества перед, например, простыми случайными выборками.

       "Квазислучайные" выборки нельзя сравнить с  остальными тремя типами выборок  каким-либо простым и удовлетворительным  способом. Каждая квазислучайная  выборка может оказаться уникальной. Можно сделать только единственное обобщение - такими выборками следует пользоваться крайне осторожно и обоснованно.

2. Способы наглядного представления статистических данных.

       В современном обществе статистика стала  одним из важнейших инструментов управления народным хозяйством. Она собирает информацию, характеризующую развитие экономики страны, культуры и жизненного уровня народа. С помощью статистической методологии вся полученная информация обобщается, анализируется и в результате дает возможность увидеть стройную систему взаимосвязей в экономике, яркую картину и динамику развития, позволяет делать международные сопоставления.

       Современную статистическую науку невозможно представить  без применения графиков. Они стали  средством научного обобщения.